Uber 面经 takehome, 电面, onsite

在地里看了这么多帖子，尤其是面经，再发一个uber面经回馈，同时求大米。
takehome:常规的sql coding + 一个public dataset分析（regression）
这个data set分析我做一个晚上，因为是takehome，所以反反复复，花的时间长，记忆特别深。python notebook做出来即直接，方便阅读，又美观好看
以下是我的方法，不足和不对的地方欢迎大家指正批评：
先大体看data的大小，有哪

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avior的。主要都是问的简历上的内容，态度也非常nice。问了最短路程设计，感觉很偏算法，幸好复习到了。还有问了一些基本的知识，比如random forest的假设，sample bagging， feature bagging 这些。

楼主电面的是lc239？这难度有点夸张啊....

bsaby 发表于 2018-5-3 13:36
楼主电面的是lc239？这难度有点夸张啊....

是啊，完全意料之外。感觉这个职位很重视coding
也是运气好，之前有同学做过，还一起讨论，所以过了

阁下能一下就说出标号，佩服佩服

请问是uber的什么组？

不要拧巴 发表于 2018-5-3 14:34
是啊，完全意料之外。感觉这个职位很重视coding
也是运气好，之前有同学做过，还一起讨论，所以过了

开什么玩笑....我当然是google出来的....
之前做了下没写出来，就一直放在那儿的。换我当场就要懵逼了